悲观锁(Pessimistic Lock)

顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。

乐观锁(Optimistic Lock)

顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。本质上，数据库的乐观锁做法和悲观锁做法主要就是解决下面假设的场景，避免丢失更新问题：

一个比较清楚的场景

下面这个假设的实际场景可以比较清楚的帮助我们理解这个问题：假设当当网上用户下单买了本书，这时数据库中有条订单号为001的订单，其中有个status字段是’有效’,表示该订单是有效的；

后台管理人员查询到这条001的订单，并且看到状态是有效的用户发现下单的时候下错了，于是撤销订单，假设运行这样一条SQL:update order_table set status = ‘取消’ where order_id = 001;

后台管理人员由于在b这步看到状态有效的，这时，虽然用户在c这步已经撤销了订单，可是管理人员并未刷新界面，看到的订单状态还是有效的，于是点击”发货”按钮，将该订单发到物流部门，同时运行类似如下SQL，将订单状态改成已发货:updateorder_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001

观点1：只有冲突非常严重的系统才需要悲观锁；“所有悲观锁的做法都适合于状态被修改的概率比较高的情况，具体是否合适则需要根据实际情况判断。”，表达的也是这个意思，不过说法不够准确；的确，之所以用悲观锁就是因为两个用户更新同一条数据的概率高，也就是冲突比较严重的情况下，所以才用悲观锁。

观点2：最后提交前作一次selectfor update检查，然后再提交update也是一种乐观锁的做法，的确，这符合传统乐观锁的做法，就是到最后再去检查。但是wiki在解释悲观锁的做法的时候，’Itis not appropriate for use in web application development.’， 现在已经很少有悲观锁的做法了，所以我自己将这种二次检查的做法也归为悲观锁的变种，因为这在所有乐观锁里面，做法和悲观锁是最接近的，都是先selectfor update，然后update

悲观锁(Pessimistic Lock)

顾名思义，就是很悲观，每次去拿数据的时候都认为别人会修改，所以每次在拿数据的时候都会上锁，这样别人想拿这个数据就会block直到它拿到锁。传统的关系型数据库里边就用到了很多这种锁机制，比如行锁，表锁等，读锁，写锁等，都是在做操作之前先上锁。它指的是对数据被外界（包括本系统当前的其他事务，以及来自外部系统的事务处理）修改持保守态度，因此，在整个数据处理过程中，将数据处于锁定状态。悲观锁的实现，往往依靠数据库提供的锁机制（也只有数据库层提供的锁机制才能真正保证数据访问的排他性，否则，即使在本系统中实现了加锁机制，也无法保证外部系统不会修改数据）。

乐观锁(Optimistic Lock)

顾名思义，就是很乐观，每次去拿数据的时候都认为别人不会修改，所以不会上锁，但是在更新的时候会判断一下在此期间别人有没有去更新这个数据，可以使用版本号等机制。乐观锁适用于多读的应用类型，这样可以提高吞吐量，像数据库如果提供类似于write_condition机制的其实都是提供的乐观锁。

两种锁各有优缺点，不可认为一种好于另一种，像乐观锁适用于写比较少的情况下，即冲突真的很少发生的时候，这样可以省去了锁的开销，加大了系统的整个吞吐量。但如果经常产生冲突，上层应用会不断的进行retry，这样反倒是降低了性能，所以这种情况下用悲观锁就比较合适。本质上，数据库的乐观锁做法和悲观锁做法主要就是解决下面假设的场景，避免丢失更新问题：

一个比较清楚的场景

下面这个假设的实际场景可以比较清楚的帮助我们理解这个问题：假设当当网上用户下单买了本书，这时数据库中有条订单号为001的订单，其中有个status字段是’有效’,表示该订单是有效的；

后台管理人员查询到这条001的订单，并且看到状态是有效的用户发现下单的时候下错了，于是撤销订单，假设运行这样一条SQL:update order_table set status = ‘取消’ where order_id = 001;

后台管理人员由于在b这步看到状态有效的，这时，虽然用户在c这步已经撤销了订单，可是管理人员并未刷新界面，看到的订单状态还是有效的，于是点击”发货”按钮，将该订单发到物流部门，同时运行类似如下SQL，将订单状态改成已发货:updateorder_table set status = ‘已发货’ where order_id = 001

观点1：只有冲突非常严重的系统才需要悲观锁；“所有悲观锁的做法都适合于状态被修改的概率比较高的情况，具体是否合适则需要根据实际情况判断。”，表达的也是这个意思，不过说法不够准确；的确，之所以用悲观锁就是因为两个用户更新同一条数据的概率高，也就是冲突比较严重的情况下，所以才用悲观锁。

观点2：最后提交前作一次selectfor update检查，然后再提交update也是一种乐观锁的做法，的确，这符合传统乐观锁的做法，就是到最后再去检查。但是wiki在解释悲观锁的做法的时候，’Itis not appropriate for use in web application development.’， 现在已经很少有悲观锁的做法了，所以我自己将这种二次检查的做法也归为悲观锁的变种，因为这在所有乐观锁里面，做法和悲观锁是最接近的，都是先selectfor update，然后update